В исследовании — барьеры, дорожная карта и метрики эффективности. Один из экспертов — Евгений Абакумов, директор по информационным и цифровым технологиям «Росатома».
«Внедрение ИИ‑агентов сегодня сдерживается несколькими ключевыми барьерами. Прежде всего, это дефицит инфраструктуры. Для эффективной работы ИИ‑решений требуются мощные вычислительные ресурсы, системы хранения для обработки больших данных.
Следующий важный фактор — неготовность существующих технологических решений к выполнению регуляторных требований.
Серьезным ограничением выступает и кадровый дефицит. Спрос на специалистов по ИИ значительно превышает предложение: не хватает не только дата‑сайентистов и ML‑инженеров, но и продуктовых менеджеров, способных связать ИИ‑решения с бизнес‑задачами.
И наконец, самый фундаментальный барьер — недостаток данных для обучения моделей. В крупных организациях данные часто разрознены, хранятся в разных форматах и системах, не стандартизированы и не очищены», — отметил Евгений Абакумов.
🔗 Больше подробностей — в гиде в комментариях или по ссылке.
